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预训练文生图模型概念消除技术

Concept Ablation 项目开发了一种从预训练文本到图像扩散模型中移除特定概念的方法。通过将目标概念的图像分布匹配到锚概念分布,如将'Grumpy Cat'匹配到'Cat',实现了高效的概念消除。该技术可以去除版权材料、记忆图像等,同时保留相关概念,无需重新训练模型。在特定对象实例、艺术风格和记忆图像等多种任务中表现优异。

ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目
ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习
本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究,包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等,适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub,并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型,用户可以在线体验这些前沿技术,提升二次元内容处理的效率。
ConsistentID - 基于细粒度身份保持的先进人像生成模型
AI绘图ConsistentIDGithub人像生成多模态开源项目身份保持
ConsistentID是一个创新的人像生成模型,通过整合FaceParsing和FaceID信息到扩散模型中,实现高度身份保真。该模型支持快速定制、多样化生成和文本控制,无需额外训练即可使用。项目提出的FGIS基准为细粒度身份保持设立新标准,ConsistentID还可作为适配器与其他模型协同工作,推动人像生成技术发展。
diffusion-classifier - 利用大规模文本到图像生成模型实现零样本分类
Diffusion ClassifierGithubICCV 2023Stable Diffusionzero-shot分类开源项目生成模型
本项目展示了如何利用大型文本图像生成模型如Stable Diffusion进行零样本分类,无需额外训练。该生成分类方法在多项基准测试中表现优越,超过其他扩散模型的知识提取方法。通过从ImageNet的类条件扩散模型中提取标准分类器,该模型即使在仅使用弱增强的情况下也表现出强大的分类性能和分布转移的稳健性。本研究推进了生成模型在下游任务中的应用,是对多模态组合推理能力的重要探索。
text2cinemagraph - 文本描述生成电影图像的全自动方法
GithubODISEOptical Flow PredictionPyTorchStable DiffusionText2Cinemagraph开源项目
该项目提供了一种由文本描述生成映画图的全自动方法。通过Stable Diffusion技术,从自然图像和视频数据集中提取语义信息,预测并传递运动到艺术风格图像中,生成电影图像。详细说明了环境设置、预训练模型下载及推理和训练指南,适用于高级图像处理和动画生成的用户。
multimodal-garment-designer - 利用多模态潜变量扩散模型进行人类为中心的时尚图像编辑
Dress CodeGithubMultimodal Garment DesignerVITON-HD开源项目时尚图像编辑潜在扩散模型
本项目通过多模态条件时尚图像编辑,优化服装设计流程,生成符合文本、人体姿势和服装草图等多种输入模态的时尚图像。采用的新架构基于潜变量扩散模型,并且扩展了Dress Code和VITON-HD数据集,实验结果显示该方法在图像现实性和输入一致性方面效果显著。更多详情请参阅官方文档及GitHub仓库。
MS-Diffusion - 基于布局引导的多主体零样本图像个性化框架
GithubMS-Diffusion图像生成多主题个性化布局引导开源项目零样本学习
MS-Diffusion是一个多主体零样本图像个性化框架,利用布局引导技术提高生成质量。该框架通过接地令牌和特征重采样器保持细节保真度,并引入多主体交叉注意力机制协调主体组合。实验显示,MS-Diffusion在图像和文本保真度方面表现优异,有助于推进个性化文本到图像生成技术的发展。
DragDiffusion - 基于扩散模型的交互式图像编辑工具
DragDiffusionGithub交互式人工智能图像编辑开源项目扩散模型
DragDiffusion结合扩散模型和交互式编辑,允许用户通过拖拽操作修改图像。支持真实和生成图像编辑,集成LoRA训练、自定义VAE和FreeU技术,提高编辑质量和效率。这个研究项目为图像处理提供了新的方法和工具。
Ranni - 将文本指令精确转化为图像的AI生成技术
AI绘画CVPR 2024GithubRanni开源项目文本生成图像语义理解
Ranni是一个创新的文本到图像生成项目,结合大型语言模型和扩散模型,提高了指令理解和图像生成的精确度。该项目由规划模型和绘画模型组成,可将文本指令准确转化为视觉元素。除了生成高质量图像,Ranni还支持交互式编辑,方便调整生成结果。项目已开源模型权重,包含经LoRA微调的LLaMa-2-7B和全面微调的SDv2.1模型。
MDT - MDTv2图像合成模型:更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型,在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数,创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术,提高了图像语义理解能力,学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升,为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
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